MATLAB建立拟合曲线

Question

病情发展曲线分析
构建一条由线，用以综合反映前100例患者的病灶体积随时间的进展，并进行残差分析。
（注：100例患者都各自对应着9个病灶体积和，9个时间点，每个人都是时间点各不相同，因此不能用平均，数据表小窗要）

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

根据问题描述，你希望使用MATLAB分析前100例患者的病情发展曲线，包括拟合曲线和残差分析。你还希望将这些患者划分为3到5个亚组，并给出每个亚组的病情发展曲线和残差表。以下是解决方案：

1. 加载数据：你需要加载包含100个患者的数据集，其中每个患者有9个病灶体积和9个时间点数据。你可以使用MATLAB的csvread函数或者load函数加载数据。

2. 数据预处理：根据你的问题描述，每个患者的时间点是各不相同的，因此你需要对数据进行预处理，以便处理不同时间点的问题。一个可能的方法是将每个患者的时间点归一化到相同的时间间隔。你可以使用MATLAB的插值函数（如interp1）来实现这一点。

3. 拟合曲线：对于每个亚组，你可以使用MATLAB的拟合函数（如polyfit）来拟合病情发展曲线。你可以创建一个循环，将每个亚组的数据传递给拟合函数，并保存所得到的拟合参数。

4. 绘制拟合曲线：使用MATLAB的绘图函数（如plot）绘制每个亚组的病情发展曲线。你可以创建一个图形窗口，并在该窗口中绘制每个亚组的曲线。

5. 残差分析：使用MATLAB的拟合函数（如polyval）和残差函数（如resid）来进行残差分析。对于每个亚组的拟合曲线，你可以使用拟合参数和原始数据计算出拟合值，然后计算残差值。你可以创建一个循环来计算每个患者的残差，并将结果保存在残差表中。

6. 绘制残差表：使用MATLAB的绘图函数（如histogram）绘制残差表。你可以创建一个新的图形窗口，并在该窗口中绘制残差表。

总结，以下是一个可能的解决方案的MATLAB代码示例：

% 加载数据
data = load('data.csv');

% 数据预处理
normalizedData = normalizeData(data); % 自己实现的函数，用于归一化时间点

% 划分亚组
groups = divideGroups(normalizedData, 3); % 自己实现的函数，用于划分亚组

% 循环处理每个亚组
for i = 1:length(groups)
    % 拟合曲线
    fitParams = polyfit(groups{i}(:,1), groups{i}(:,2), 1); % 拟合一次多项式曲线
    
    % 绘制拟合曲线
    figure;
    plot(groups{i}(:,1), groups{i}(:,2), 'o'); % 绘制原始数据
    hold on;
    plot(groups{i}(:,1), polyval(fitParams, groups{i}(:,1))); % 绘制拟合曲线
    legend('原始数据', '拟合曲线');
    
    % 残差分析
    fittedValues = polyval(fitParams, groups{i}(:,1));
    residuals = groups{i}(:,2) - fittedValues;
    
    % 绘制残差表
    figure;
    histogram(residuals);
    title('残差分析');
end

请注意，代码示例中的normalizeData函数和divideGroups函数是根据你数据的具体结构和数据预处理需求进行的示例。你可能需要根据自己的数据结构和需求进行相应的修改。

希望这个解决方案可以帮助到你。如果还有其他问题，请随时提问。